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結合B樣條優(yōu)化的UAV多區域路徑規劃融合算法
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

陸軍工程大學(xué) 野戰工程學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP391

基金項目:

全軍軍事類(lèi)研究生資助課題(JY2020C118)


A Fused Algorithm for the planning of UAV Path between Multiple areas Combined with B-spline Optimization
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    摘要:

    為解決無(wú)人機(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)在多個(gè)目標區域之間快速找到最佳遍歷路徑的類(lèi)旅行商問(wèn)題(TSP,Travelling Salesman Problem),設計一種基于蟻群算法、A*算法以及三次B樣條優(yōu)化的融合規劃算法;盡管蟻群算法相對其他優(yōu)化算法在解決TSP問(wèn)題上有較為良好的表現,但其規劃路徑處理時(shí)間長(cháng)、生成路徑轉折多、路徑質(zhì)量和安全性較差;算法首先改進(jìn)傳統A*算法的節點(diǎn)擴展方式,快速生成兩兩目標區之間的局部路徑,然后將蟻群算法和改進(jìn)A*算法融合使用進(jìn)行全局路徑規劃,最后結合改進(jìn)三次B樣條對路徑進(jìn)行平滑處理;基于柵格地圖的仿真結果證明了該算法相比傳統算法具有更好的高效性和穩定性。

    Abstract:

    In order to solve the TSP (Traveling Salesman Problem) of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) which wants to quickly find the best traversal path between multiple target areas, a fusion programming algorithm based on Ant Colony Algorithm, A * algorithm and cubic B-spline optimization is designed; Although Ant Colony Algorithm has a better performance than other optimization algorithms in solving TSP, its planning path processing time is long, the generated path turns more, and the quality and security of path are poor; The algorithm firstly improves the node expansion mode of the traditional A * algorithm to quickly generate the local path between two target areas, then combines the Ant Colony Algorithm and the improved A * algorithm for global path planning, and finally smoothes the path combined with cubic B-spline; The simulation results based on grid map show that the algorithm has better efficiency and stability than the traditional algorithm.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

汪瀚洋,盧厚清,陳亮,趙小康,楊柳.結合B樣條優(yōu)化的UAV多區域路徑規劃融合算法計算機測量與控制[J].,2022,30(9):193-200.

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  • 收稿日期:2022-04-26
  • 最后修改日期:2022-05-20
  • 錄用日期:2022-05-23
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2022-09-16
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